screwdriver_attach_panel_ls_080125_12_e8

该数据集使用LeRobot创建，包含了8个剧集，共计1824帧，1个任务，24个视频和1个块。每个块包含1000个数据点，帧率为30fps。数据集的结构包括多种特征，如动作、观察状态、螺丝刀图像、侧面图像、顶部图像、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引。所有数据均以Apache-2.0许可证发布。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 配置:
  • 默认配置数据文件路径: data/*/*.parquet

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]

数据集结构

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: koch_screwdriver_follower
• 总集数: 8
• 总帧数: 1824
• 总任务数: 1
• 总视频数: 24
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 数据分割:
  • 训练集: 0:8
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征

• 动作 (action):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, screwdriver.vel
• 观测状态 (observation.state):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, screwdriver.vel
• 观测图像 (observation.images.screwdriver, side, top):
  • 数据类型: video
  • 形状: [600, 800, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息:
    • 高度: 600
    • 宽度: 800
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 30 fps
    • 通道数: 3
    • 是否包含音频: false
• 时间戳 (timestamp):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• 帧索引 (frame_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 集索引 (episode_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 索引 (index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 任务索引 (task_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务数据采集领域，该数据集通过LeRobot平台系统化构建，记录了机械臂执行面板螺丝安装任务的完整过程。数据采集依托koch_screwdriver_follower型机器人，以30fps的采样频率捕获多模态数据，包含8个完整任务片段共计1824帧数据。采用分块存储策略将数据组织为Parquet格式文件，同步录制三视角视觉数据（螺丝刀视角、侧视视角、俯视视角）并配套六维关节状态与动作指令，形成时空对齐的多模态数据流。

使用方法

针对机器人技能学习的研究需求，该数据集可通过标准化的数据加载流程进行调用。研究者可使用LeRobot提供的专用工具链读取Parquet格式的存储文件，提取包含关节状态、动作指令和多视角图像序列的完整交互轨迹。数据已预分为训练集（包含全部8个任务片段），支持按帧索引或任务片段进行批量读取。典型应用场景包括端到端视觉运动策略学习、多视角视觉表征提取以及时序动作预测模型的训练与验证，为工业机器人精细操作任务提供基准数据支持。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作任务研究领域，精准的工具操控一直是一项核心挑战。screwdriver_attach_panel_ls_080125_12_e8数据集由LeRobot团队基于Apache 2.0许可证创建，专门针对螺丝刀装配面板的机器人操作任务。该数据集通过多视角视觉感知与六维动作控制数据的同步采集，记录了机械臂执行精密装配任务的全过程，为机器人模仿学习与强化学习算法提供了高质量的训练与验证资源。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人精密工具操作中的动作规划与视觉伺服控制难题，其构建过程面临多重挑战：多模态数据的高精度时间同步要求极高，六自由度机械臂的动作轨迹需要毫米级精度标注；不同视角的视觉数据需保持空间一致性，而装配过程中的遮挡问题增加了视觉感知的复杂度。此外，工具与工件的精细交互需要超低延迟的数据采集系统，这对硬件同步与数据处理提出了严峻考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务研究中，该数据集通过多视角视觉观测与机械臂关节状态数据，为模仿学习算法提供标准化训练资源。其记录的螺丝刀安装面板完整操作序列，包含肩部平移、肘部屈伸等六自由度动作轨迹，配合30fps的高清视频流，能够有效支撑端到端策略网络的训练与验证。

解决学术问题

该数据集解决了机器人精细操作任务中缺乏高质量示教数据的问题，为模仿学习、行为克隆等算法提供了基准测试环境。通过提供多模态同步数据，支持研究者分析机械臂关节空间与视觉感知的映射关系，推动机器人技能学习范式的标准化发展，对强化学习在实体机器人上的安全部署具有重要参考价值。

实际应用

工业自动化领域可利用该数据集训练螺丝紧固作业的自主机器人系统，减少生产线人工干预。维修机器人通过学习此类精细操作技能，能够完成电子设备面板安装等精密任务。数据集提供的多视角视频数据还可用于开发视觉伺服控制系统，提升机器人在非结构化环境中的操作适应性。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作技能学习领域，该螺丝刀装配面板数据集正推动多模态感知与强化学习的融合研究。学者们聚焦于从多视角视觉输入中提取空间特征，结合关节运动轨迹数据，构建端到端的仿人操作策略模型。当前热点集中于跨场景泛化能力的提升，通过迁移学习解决工业装配任务中的小样本适应问题。该数据集为精密装配任务的自动化提供了关键验证基准，对智能制造领域的技能迁移研究具有重要推动作用。